Cross decomposition交叉分解大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

交叉分解（Cross Decomposition）在机器学习中是一种用于分析两组变量之间关系的技术。它能够找出两组数据之间的线性关系，并将这些关系用于预测或分类。在本文中将探讨四种不同的交叉分解方法：CCA（典型相关分析）、PLSCanonical、PLSRegression和PLSSVD，并从五个方面进行详细的比较。

Cross Decomposition

交叉分解（Cross Decomposition）是一种多变量分析方法，用于研究两组变量之间的关系。这种方法主要用于找出两组数据（通常表示为两个矩阵）之间的线性关系。交叉分解的目标是将一组变量（或观测）分解为另一组变量（或观测）的线性组合，以此来揭示两组数据之间的内在关联。

在机器学习和数据分析中，交叉分解常用于降维、特征选择、以及寻找两组数据之间的相关性或依赖关系。它也被广泛应用于各种领域，包括生物信息学、社会科学、金融、工程等。

交叉分解的几种常